Modelos de previsão para o consumo de energia elétrica da indústria de cimento no Brasil

Autores

  • Rodrigo Felipe da Silva Mendes Mestrando do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Matemática e Computacional - PPGMMC
  • Felipe Leite Coelho da Silva Professor do PPGMMC - Departamento de Matemática/UFRRJ

Resumo

O objetivo deste trabalho é comparar diferentes modelos de previsão aplicados aos dados mensais do consumo de energia elétrica da indústria de cimento no Brasil. [...]

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Referências

Silva, F. L C., Souza, R. C., Oliveira, F. L. C. Louren ̧co, P. M., Calili, R. F. (2018). A bottom-up methodology for long term electricity consumption forecasting of an industrial sector - Application to pulp and paper sector in Brazil. Energy. 144. 10.1016/j.energy.2017.12.078.

Winters, P. (1960), Forecasting sales by exponentially weighted moving average, Management Science, 6, 324-342.

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5a ed., Prentice-Hall, 2015.

West, M., Harrison, J. Bayesian Forecasting and Dynamic Models, 2a ed., Springer, New York, 1997.

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Publicado

2021-01-21

Edição

Seção

Resumos